这份人工智能通讯简报是您所需要的全部 #66
时尚美妆达人必备：人工智能通讯简报 #66
本周AI动态 – Louie发布
本周AI方面，OpenAI再次成为头条新闻，宣布即将推出新的声音和图像能力到ChatGPT中。在LLM领域，亚马逊宣布对Anthropic AI进行重大投资，竞争趋于激烈。
Open AI正在推出GPT Turbo和GPT-4的新版本，以及与ChatGPT集成的新型文本转语音模型Whisper、语音转文本模型Dalle-3。这些改进使ChatGPT具备了看、听、说和艺术表达的能力。这些新功能使得用户能够进行语音对话，并使用图像增强交互。用户现在可以拍照并进行实时讨论，开展各种活动，如辨认地标、根据冰箱里的内容计划餐食，或解决数学问题。这些功能最初将提供给Plus和企业用户，语音功能可在iOS和Android上使用，图像功能则适用于所有平台。我们也对新的图像生成模型Dalle 3非常期待，它在图像生成方面采用了更少依赖于提示的方法。希望通过聊天这种新的迭代设计方式能产生出一些优秀的艺术作品。
OpenAI热衷于在发布全面多模态模型方面击败Google Deepmind的Gemini（尽管Bard已具备一些较为有限的图像能力）。它还有望在市场上击败亚马逊的Alexa，推出由LLM提供支持的文本转语音聊天机器人。亚马逊宣布即将推出它的更新版Alexa，由多模态LLM提供支持，能够处理声音、视频和文本嵌入。虽然Alexa的LLM的演示视频主要展示了文本生成任务，但亚马逊透露，Alexa的LLM连接了数千个API，并能执行复杂的任务序列。在其它的亚马逊新闻方面，它宣布将向Anthropic AI投资高达40亿美元，以开发可靠高效的基础模型。
AI竞争进一步升级，目前看来云服务的主要提供商已与LLM实验室建立了合作伙伴关系，Google Cloud与Deepmind合作，微软的Azure支持OpenAI，亚马逊的AWS支持Anthropic。
– Louie Peters – Towards AI联合创始人兼首席执行官
热门新闻
OpenAI将推出改进版本的DALL·E 3，该版本在跟随指令、减少提示工程方面表现出色，并能与ChatGPT进行通信。此次整合使用户能够通过描述自己的想法给ChatGPT提炼DALL·E 3的提示。从10月开始，DALL·E 3将对ChatGPT Plus和企业版用户开放。
2. 亚马逊向Anthropic投资40亿美元与微软（OpenAI）竞争
亚马逊计划向AI初创公司Anthropic投资高达40亿美元。该协议是一个更广泛合作的一部分，旨在开发业界最可靠和高性能的基础模型。亚马逊网络服务(AWS)将成为Anthropic的主要云服务提供商。投资包括AWS的Trainium和Inferentia芯片，用于模型训练和部署。
3. DeepMind宣布AlphaMissense，用于帮助确定疾病原因的基因突变目录
DeepMind发布了AlphaMissense模型，该模型利用AlphaFold的蛋白质结构预测分类突变基因是否良性或恶性。它以89%的准确率对7100万个变体进行分类，超越人类的努力。
微软推出了Copilot，它根据工作数据和网络内容提供量身定制的帮助。它在Windows 11、Microsoft 365、Edge和Bing等平台上提高了生产力和创造力，同时注重隐私保护。此外，Bing和Edge用户将享受到OpenAI的DALL.E 3模型的个性化体验，包括AI购物和图像生成。
Meta正准备宣布一款生成式AI聊天机器人，内部称为“Gen AI Personas”，目标是年轻用户。Meta还计划开发“数十个”聊天机器人人物形象，包括供名人与粉丝互动使用。
五个每5分钟阅读/观看的内容，让你持续学习
Adept.ai，一家人工智能公司，分享了在大规模训练过程中可能出现的错误。这些错误可能会导致学习曲线问题，即模型可能看起来不错，但由于随时间累积的小错误而需要修复。
本文提供提示指导，以利用Claude的10万令牌长的上下文窗口。它分享了一个定量案例研究，介绍了两种可以通过提取引用语和提供示例来改善Claude对扩展上下文的回忆能力的技术。
3. DeepMind的联合创始人：生成式AI只是一个阶段，交互式AI才是下一步
DeepMind的联合创始人Mustafa Suleyman强调了技术对医疗保健的积极影响，并在Google领导着一个AI政策制定团队。在有影响力的人物和公司的支持下，Suleyman引入了一个友好的AI“Pi”，提倡将技术与社会影响相连接的交互式AI。
Hugging Face推出了目标检测排行榜，展示基于DETA和DETR架构的最佳模型。本博客展示了如何评估这些模型，并揭示了目标检测中常用的流行指标，从交并比（IoU）到平均精确度（AP）和平均召回率（AR）的含义。
5. GPT 3.5 vs. Llama 2 Fine-tuning: 全面比较
本文作者记录了他们在SQL任务和功能表示任务中比较GPT 3.5和Llama 2微调的实验。GPT 3.5在某些方面略胜一筹，但训练和部署GPT 3.5的成本是Llama 2的4-6倍。
论文和资源库
LongLoRA是一种方法，用于有效扩展预训练语言模型（LLM）的上下文大小。通过在训练过程中利用稀疏的局部注意力和推断过程中的密集全局注意力，该方法可以实现经济高效的微调并保持性能。它在各种任务上展示了令人印象深刻的结果，并能够在LLM中扩展上下文达到10万个令牌。
研究人员发现了一种独特的缩放定律，显示了基准模型中权重稀疏性、非零参数和训练数据量之间的关系。他们还发现，性能的最佳稀疏度水平会随着数据量的增加而提高。
研究人员开发了PDFTriage，一种增强基于语言模型的问答系统在结构化文档（如PDF）上性能的解决方案。通过结合文档结构和内容，PDFTriage在回答各种复杂问题方面优于现有模型。
Chain-of-Verification（CoVe）是一种直接的方法，可以最小化基于语言模型的系统中的幻觉。 CoVe通过其生成、验证和传递响应的系统过程，成功减少了包括问答和文本生成在内的各种任务中的幻觉。
EvoPrompt是一种新的进化算法框架，用于优化GPT-3.5和Alpaca等语言模型的提示生成。它超越了人工设计的提示和当前的方法，证明了其在语言任务中的有效性。
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如何使用PandasAI自动探索和清洗您的数据 by Cornellius Yudha Wijaya
随着GPT模型的出现，其中一个令人兴奋的应用是将LLM的力量与Pandas相结合。PandasAI是一个提供在Pandas中实现LLM的Python软件包。它旨在补充而不是取代Pandas。通过使用PandasAI，我们可以将Pandas包转化为一个对话工具，可以自动探索和清理我们的数据。
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